目的 运用CT和多平面重组(multiplanar reformation,MPR)技术获取颅缝断层图像,建立中国北方汉族成人年龄推断模型,探讨颅缝闭合规律在中国北方汉族人群年龄推断中的适用性。 方法 回顾性收集29~80岁健康北方汉族成人头部CT样本132例。对颅骨进行容积重组(volume reconstruction,VR)和MPR,每例样本生成160张颅缝断层图像。根据颅缝闭合分级标准对颅缝MPR图像进行评分,分别计算矢状缝、左右侧冠状缝和左右侧人字缝的平均闭合等级。以上述等级为自变量,建立北方汉族成人年龄推断的线性回归模型和梯度提升回归、支持向量回归、决策树回归和贝叶斯岭回归4种机器学习模型,并评估各模型推断年龄的准确性。 结果 各颅缝闭合等级均与年龄呈正相关,其中矢状缝相关性最高。4种机器学习模型年龄推断的准确性均高于线性回归模型,其中支持向量回归模型的准确性最高,平均绝对误差为9.542岁。 结论 机器学习模型和颅骨CT-MPR技术可联合用于中国北方汉族成人的年龄推断,但在法医学实践中仍需与其他成人年龄推断指标联合使用。